企业数据架构变革：大数据与快数据

随着创新的不断发生，新类型的数据受到了越来越多CIO的关注。这种独特的动力以令人难以置信的速度推动着创新和新技术的采用，并导致企业管理数据方式产生了巨大变化。

技术人员已经意识到，在我们与数据交互的两种主要方式区分度非常明显的同时，整个“数据经济”正在发生变化。当企业意识到数据的重要性之后，隐藏在其背后的价值也即将到来!

人们经常会问，数据的价值是不是被过分夸大了?我不这么认为。根据与实际客户接触的经验，我觉得它甚至是被大大地低估了!在本文中，我就将分享市场上多年积累的经验。

企业数据架构简介

这一部分将涉及到转型后的企业数据架构，以及在不久的将来将普遍用于数据架构的主要技术元素。

目前的企业级市场相比几年前开始变得再清楚不过。我们开始看到越来越细分的技术用于解决大的问题，因此整个画面就变得更加清晰了。在过去几年中，我们已经看到数据应用以不可否认的方式被规划、设计和开发。它包含以下几个点：

大数据的价值并不纯粹从历史信息中得出。

在此期间，我们已经看到了曾经被认为是两个独立的功能，应用与分析已开始合并。各种规模的客户都在研究如何建立新的应用和新的分析功能。很多时候，他们将这两个概念合并。这将自然发展到某一阶段，在这一阶段，人们意识到他们需要一个统一的架构，来为大数据应用在全公司的部署提供基础。由此，现代化的企业数据架构诞生了。

数据在变大之前会变更快

现在有足够多的抽象概念。我相信在未来的一切严重的数据增长都将来源于快数据。这是很常见的现象。对于我们来说，为了实现似乎每个人都能预测的数据增长速率，数据将以惊人的速率从数据源头产生。而对这一点，事实证明，它符合我们所处的环境：互联网，移动，社交，感应器，全球的数字化，一切都在产生大量的高速移动数据。

快数据经常随着数据流进入到数据系统中。它们是灭火栓，这些数据流可以来自观察结果，日志记录，交互，传感器读数，点击事件，游戏等等。每一秒钟都会发生数百万次的事件。

快数据的交互与静止大数据的交互相比是完全不同的过程。这种本质上完全不同的交互方式需要以不同方式设计系统。我们处理快速数据时需要：

获取 - 获得系统中每秒百万次的事件

决策 – 为每个事件做一个数据驱动决策

实时分析 - 提供可视化的事件运营趋势

构建高性能的应用实现上述与快数据的交互是非常困难的。将大数据分析的能力集成到企业数据架构中越来越像一场赌注，不是每个人都有魄力参与这一的“赌局”。

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